反向传播

反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法，它通过计算损失函数对网络中每个参数的梯度，从而更新参数以最小化损失函数。反向传播算法可以分为线性反向传播和非线性反向传播。

1. 线性反向传播的原理和算法Python实现： 线性反向传播是指在神经网络中只有线性激活函数的情况下，通过链式法则计算每个参数的梯度。具体步骤如下：

• 前向传播：计算网络的输出值。
• 计算损失函数：根据网络的输出值和真实值计算损失函数。
• 反向传播：根据损失函数，使用链式法则计算每个参数的梯度。
• 参数更新：根据梯度和学习率更新参数。
• 2.非线性反向传播的原理和算法Python实现： 非线性反向传播是指在神经网络中使用非线性激活函数（如sigmoid、ReLU等）的情况下，通过链式法则计算每个参数的梯度。具体步骤如下：
• 前向传播：计算网络的输出值。
• 计算损失函数：根据网络的输出值和真实值计算损失函数。
• 反向传播：根据损失函数，使用链式法则计算每个参数的梯度。- 参数更新：根据梯度和学习率更新参数。